생명 과학의 발전과 많은 게놈(genome) 프로젝트의 결과로 여러 종의 게놈 서열이 밝혀지고 있다. 생물체의 서열을 분석하는 방법은 전역정렬(global alignment), 지역정렬(local alignment) 등 여러 가지 방법이 있는데, 그 중 하나가 k-mer 분석이다. k-mer는 유전자의 염기 서열내의 길이가 k인 연속된 염기 서열로서 k-mer 분석은 염기서열이 가진 k-mer들의 빈도 분포나 대칭성 등을 탐색하는 것이다. 그런데 게놈의 염기 서열은 대용량 텍스트이고 k가 클 때 기존의 온메모리 알고리즘으로는 처리가 불가능하므로 효율적인 자료구조와 알고리즘이 필요하다. 스트링 B-트리는 패턴 일치(pattern matching)에 적합하고 외부 메모리를 지원하는 좋은 자료구조이다. 본 논문에서는 스트링 B-트리(string B-tree)를 k-mer 분석에 효율적인 구조로 개선하여, C. elegans 외의 30개의 게놈 서열에 대해 분석한다. k-mer들의 빈도 분포와 대칭성을 보여주기 위해 CGR(Chaotic Game Representation)을 이용한 가시화 시스템을 제시한다. 게놈 서열과 매우 유사한 서열 상의 어떤 부분을 시그니쳐(signature)라 하고, 높은 유사도를 가지는 최소 길이의 시그니쳐를 찾는 알고리즘을 제시한다.
저장장치를 다단계로 구성하여 효율적으로 많은 사용자의 요청을 동시에 처리하는 다단계 저장장치의 활용은 점차 늘어나고 있다. 저장 장치가 다단계로 발전하여, 매우 많은 데이타를 효과적으로 처리할 수 있게 되었으나, 디스크에 접근하기 위한 단계가 늘어남으로써 성능이 저하되는 문제가 발생한다. 현재까지는 메모리와 프로세스에 비해 느린 디스크 접근 속도를 완충하기 위해 선반입 정책이 매우 효과적이었다. 그러나 기존의 선반입 기법은 대부분 다단계로 구성된 저장장치는 고려하지 않기 때문에 다단계 저장장치에서 기존의 선반입 기법을 사용할 경우 큰 성능향상을 기대 할 수 없다. 본 연구에서는 네트워크로 연결된 다단계 저장장치에서 상위 레벨의 선반입 기법에 의존하지 않는, 넓은 용도로 사용할 수 있는, Prefetching Strategy for Multi-level Storage system(PMS)라 칭하는 하위 레벨 선반입 기법을 제안하였다. 이는 시스템의 사용자, 어플리케이션 혹은 상위 시스템과 독립적으로 동작하기 때문에 단지 하위 시스템의 선반입 정책으로 적용함으로써 쉽게 높은 성능을 사용할 수 있다. 또한 PMS 정책의 성능을 측정하기 위해 본 연구에서는 실제 시스템을 정교하게 흉내 내는 시뮬레이터를 개발하여 널리 쓰이는 두가지 트레이스를 이용한 서로 다른 32가지의 실험을 하였고, 기존의 선반입 정책을 하위 레벨에 적용한 시스템에 비해 PMS 정책을 하위 레벨에 적용할 경우, 모든 경우에서 성능향상을 확인 할 수 있었고, 최대 35%, 평균 16.56%의 평균 응답시간이 좋아짐을 보였다.
본 논문에서는 H.264/AVC 베이스라인 프로파일 가운데서 병목현상을 일으키는 주요한 부분인 인터 예측의 효율적인 하드웨어 구조에 관한 설계에 대해 기술한다. H.264/AVC 디코더는 $16{\times}16$, $16{\times}8$, $8{\times}16$, $8{\times}8$, $8{\times}4$, $4{\times}8$, $4{\times}4$ 등 다양한 블록 모드를 지원하는데 레퍼런스 소프트웨어(JM)에서는 중복 픽셀에 대해 제거 하지 않고 항상 $4{\times}4$ 블록에 대한 $9{\times}9$ 참조 블록을 패취하게 된다. 기존에 이미 설계된 디자인에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 $8{\times}8$ 블록 모드와 $4{\times}4$ 블록 모드를 고려하여 설계하였다. 블록 모드가 $8{\times}8$ 사이즈보다 크거나 같을 경우 여러 개의 $8{\times}8$ 블록으로 나뉘어서 그에 대한 $13{\times}13$ 레퍼런스 블록을 패취하고 $8{\times}8$ 블록 보다 작을 경우 여러 개의 $4{\times}4$ 블록으로 나뉘어서 그에 대한 $9{\times}9$ 레퍼런스 블록을 패취하는 방법을 사용하여 중복픽셀을 제거 하여 패취 사이클을 줄였다. 본 논문에서는 더 큰 성능 향상을 위하여 $8{\times}8$과 $4{\times}4$ 블록 모드뿐만이 아닌 다양한 블록 모드에 대한 레퍼런스 블록 패취를 진행하여 더 많은 중복픽셀을 제거 하였고 메모리 패취 사이클을 줄여 최대 18.6%의 참조 블록 패취 사이클 감소를 가져 왔다.
멀티코어 프로세서에서 라스트 레벨 캐쉬는 코어와 메모리의 속도 차이를 줄여주는 역할을 하는 중요한 하드웨어 자원이다. 때문에 라스트 레벨 캐쉬의 효율적인 관리는 프로세서의 성능에 큰 영향을 미친다. 라스트 레벨 캐쉬를 구성하는 공유/비공유 캐쉬는 코어들이 공유하는 데이터와 각 코어의 독립된 데이터를 각각 적재한다. 최근 많은 연구를 통해 라스트 레벨 캐쉬 관리기법이 연구되었지만 주로 공유 캐쉬에 대한 연구만 이뤄지고 있으며 라스트 레벨 캐쉬의 비공유 캐쉬에 대한 연구는 아직 미약하다. 라스트 레벨 캐쉬의 비공유 캐쉬는 각 코어에 동일한 영역이 할당되기 때문에 코어별 작업량이 다를 경우 캐쉬 관리가 효과적이지 않다. 본 논문에서는 라스트 레벨 캐쉬 중 비공유 캐쉬의 효율적인 관리를 위해 코어 인지 캐쉬 교체 기법을 제안한다. 제안된 코어 인지 캐쉬 교체 기법은 비공유 캐쉬를 동적으로 재구성함으로써, 라스트 레벨 캐쉬의 적중률을 향상시킨다. 또한, 우리는 캐쉬 교체 기법의 성능 향상을 위해 2비트 포화 카운터를 적용하였다. 실험 결과 기존의 교체 기법과 비교하여 9.23%의 적중률 향상과 12.85%의 라스트 레벨 캐쉬 접근 시간 감소의 효과가 있었다.
동영상 공유 플랫폼의 발전으로 인해 동영상 업로드 분량이 폭발적으로 증가하고 있다. 그러한 동영상에는 다양한 형태의 음악이 포함되는 경우가 많으며, 그중에는 커버곡이 포함된다. 음악의 저작권을 보호하기 위해서는 커버곡의 원곡을 찾아내는 알고리즘이 필요하지만, 커버곡은 원곡의 조성, 속도와 전체적인 구성이 변형된 것이기 때문에 커버곡의 원곡을 찾기는 쉽지 않다. 이와 같이 변형된 커버곡으로부터 원곡을 검색하는 효율적인 알고리즘은 현재까지 알려진 바가 없다. 이에 본 연구에서는 멜로디 라인의 변곡점들을 활용한 커버곡의 원곡 검색 알고리즘을 제안한다. 변곡점은 멜로디 시퀀스에서 특징적인 변화 지점을 나타낸다. 제안하는 알고리즘은 원곡의 대표 구절에 대한 변곡점 시퀀스를 사용하여 원곡과 커버곡을 비교한다. 원곡의 대표 구절의 특징을 사용하기 때문에 커버곡이 전체적인 곡의 구성을 변형하여 만들어진 곡이라고 해도, 알고리즘의 검색 성능이 우수하다. 또한, 제안한 알고리즘은 변곡점 시퀀스의 특징만을 저장하고 사용하므로 메모리 사용량이 매우 적다. 알고리즘의 효율성은 성능평가를 통해 검증하였다.
초고해상 3차원 탄성파 탐사를 통하여 취득된 자료는 수백 Hz 이상의 높은 주파수 대역에 의하여 수치 모델링에 기반 한 역시간 구조보정의 계산효율성이 확보되지 않는다. 이에 본 연구에서는 초고해상 탐사자료를 활용하여 고품질의 3차원 지질구조를 효율적으로 도출할 수 있는 역시간 구조보정 프로그램을 개발하였다. 우리는 전통적인 3차원 역시간 구조보정 프로그램의 메모리 사용량 및 계산시간을 대폭 축소하기 위하여 음원 파동장의 최대 진폭만을 저장하여 영상화를 수행하는 여기진폭 기법과 연산 영역을 음원과 수신기가 위치한 최소한의 영역인 로컬 도메인으로 제한하는 기법을 적용하였다. 본 연구를 통해 개발된 프로그램은 2019년에 한국지질자원연구원에서 획득한 초고해상 3차원 탄성파 탐사 자료에 대하여 수평방향 격자 크기가 1 m인 3차원 구조보정 영상을 성공적으로 도출하였으며 지질학적인 해석이 수행되었다.
4차 산업혁명 기술은 국민들의 생활을 효율적인 방향으로 발전시키고 있다. 인터넷 상에서 제공되는 GIS는 국민이 원하는 목적지에 빠르게 도달할 수 있도록 교통안내, 시간안내 등의 서비스를 제공한다. 국토지리정보원과 지방자치단체들은 생활 SOC 접근성을 조사하여 최적지점 분석에 활용하기 위한 기초 자료를 제작하고 있으며, 본 연구는 최단거리 구성을 위하여 출발점에서 도착점까지의 접근성을 분석하였다. Dijkstra알고리즘을 활용하여 도로망도와 출발지점, 도착점을 통해 최단거리를 계산하고 이를 활용하여 최적의 접근성을 계산하였다. 연구 결과 다수의 도착점에 대한 분석을 수행한 경우 약 0.1% 이상의 오류가 나타났으며, 최적지점을 위한 위치 분석을 위하여 3번 이상의 분석이 필요하였다. 다대다(M × N) 계산을 처리할 경우 더 많은 시간이 소요되었으며, 본 분석을 위해 32G이상의 메모리 사양이 요구되었다. 범용적인 최적 접근성 분석 서비스의 제공은 기업의 창업 및 생활 시설의 위치 선정에 효과적으로 이용될 수 있으며, 국민 누구나 시설 및 주거지 선정 시 서비스를 활용할 수 있다. 본 연구를 기반으로 효율적이고 편한 푸시 서비스를 국민과 정부기관에 제공한다면 국가와 사회의 발전에 이바지 될 것이다.
본 논문에서는 랜드마크 윈도우 기반의 빈발 패턴 마이닝 기법을 분석하고 성능을 평가한다. 본 논문에서는 Lossy counting 알고리즘과 hMiner 알고리즘에 대한 분석을 진행한다. 최신의 랜드마크 알고리즘인 hMiner는 트랜잭션이 발생할 때 마다 빈발 패턴을 마이닝 하는 방법이다. 그래서 hMiner와 같은 랜드마크 기반의 빈발 패턴 마이닝을 온라인 마이닝이라고 한다. 본 논문에서는 랜드마크 윈도우 마이닝의 초기 알고리즘인 Lossy counting와 최신 알고리즘인 hMiner의 성능을 평가하고 분석한다. 우리는 성능평가의 척도로 마이닝 시간과 트랜잭션 당 평균 처리 시간을 평가한다. 그리고 우리는 저장 구조의 효율성을 평가하기 위하여 최대 메모리 사용량을 평가한다. 마지막으로 우리는 알고리즘이 안정적으로 마이닝이 가능한지 평가하기 위해 데이터베이스의 아이템 수를 변화시키면서 평가하는 확장성 평가를 수행한다. 두 알고리즘의 평가 결과로, 랜드마크 윈도우 기반의 빈발 패턴 마이닝은 실시간 시스템에 적합한 마이닝 방식을 가지고 있지만 메모리를 많이 사용했다.
본 논문에서 인터넷 정보가전과 같은 Qplus-T 내장형 시스템을 위한 멀티 태스크 디버깅 환경에 대해 제안한다. 효과적인 교차 개발을 지원하기 위해 원격 멀티 태스크 디버깅 환경의 구조 및 기능틀을 제안할 것이다. 그리고, 좀더 효율적인 교차 개발 환경의 개발을 위하여 호스트-타겟 사이에 디버깅 커뮤니케이션 아키텍쳐를 개선할 것이다. 본 논문에서 제안하는 Q+Esto라는 원격 개발 도구들은 대화형 쉘, 원격 디버거, 리소스 모니터, 타겟 매니저, 그리고 디버그 에이전트들과 같이 몇 개의 독립된 도구들로 구성된다. 호스트에서 원격 멀티 태스크 디버거를 이용해서, 개발자는 타겟 실행 시스템 위에 태스크들을 생성시키거나 디버그 할 수 있으며, 실행 중인 태스크들에 접속하여 디버그 할 수 있다. 응용 코드는 C/C++ 소스레벨로 활 수 있으며, 어셈블리 레벨 코드로도 볼 수 있다. 그리고, 소스코드, 레지스터들, 지역/전역 변수들, 스택 프레임, 메모리, 그리고 사건 트레이스 등등을 위한 다양한 디스플레이 윈도우들을 포함하고 있다. 타겟 매니저는 Q+Esto 도구들에 의해 공유되는 공통된 기능 즉, 호스트-타겟 커뮤니케이션, 오브젝트 파일 로딩, 타겟 상주 호스트 메모리 풀의 관리, 그리고 타겟 시스템 심볼 테이블 관리 등등의 기능들을 구현한다. 이러한 기능들을 개방형 C API라고 부르는데, Q+Esto의 도구들의 확장성을 크게 개선한다. 그리고, 타겟 매니저와 타겟 시스템 커뮤니케이션을 위한 상대파트 모듈 즉, 디버그 에이전트가 존재하는데, 이것은 타겟의 실시간 운영체제 위에서 데몬 태스크 형태로 수행된다. 디버거를 포함한 호스트 도구로부터의 디버깅 요청을 밟아, 그것을 해석하고 실행하여, 그 결과론 호스트에 보내는 기능을 수행한다.
본 논문에서는 저대역 이동법과 다해상도 움직임 추정을 이용한 웨이블릿 동영상 부호화를 제안하였다. 저대역 이동법은 웨이블릿 계수들의 이동-변환 성질을 극복하기 위하여 제안된 방법이다. 이 방법은 일반적인 방법보다 압축대비 화질면에서 우수한 성능을 가지지만, 단점으로 메모리와 계산량이 일반적인 방법에 비해 많아지게 된다. 따라서 기존의 저대역 이동법을 이용한 동영상 부호화에서 계산량을 줄이기 위해 다해상도 움직임 추정의 개념을 도입하였다. 다해상도 움직임 추정만을 적용하여 부호화시 움직임 벡터가 각 부대역마다 존재하게 되므로 움직임 벡터의 개수가 7배 늘어나게 되지만, 저대역 이동법의 특성을 이용하면 늘어나는 움직임 벡터의 개수를 줄일 수 있다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 움직임 벡터의 부호화량이 줄어들거나, 더 세밀한 움직일 추정을 할 수 있게 되어 움직임 보상 예측 오차의 부호화량이 줄어들게 됨으로써 부호화 효율이 기존의 방법보다 좋아지게 된다 또한 상위 해상토의 움직인 추정의 범위를 줄임으로써 계산량을 줄이게 되어 3단계 웨이블릿 변환시 기존의 LBS방법의 12.1%의 계산량으로 움직일 추정을 한다. 모의 실험 결과, 제안한 방식은 압축을 하지 않았을 경우평균 MAD면에서 약 0.2∼9.7% 가량 개선되었고, 압축을 한 때 동일한 비트율에서 PSNR이 약 0.1∼2.0㏈ 정도 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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